在智能制造实践过程中,数据就是燃料,分析就是引擎.doc
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1、在智能制造实践过程中,数据就是燃料,分析就是引擎当前,提升生产管理过程的数字化、自动化和智能化水平已经成为制造业转型的主要手段和方式。而所谓智能,就是一个包含了感知、认识、学习、调整和适应等环节的循环过程,可以根据目标做出决策并采取行动以得到所期望的效果。其中,知识是智能实现的基础,智力是获取和运用知识求解的能力。智能制造的实践过程就是让企业可以通过对设备运行数据的采集和分析,实现对生产制造过程进行诸如推理、判断、构思和决策等智能活动。最终让机器延伸或部分地取代人类专家在制造过程中的体力和脑力劳动,把制造自动化扩展到柔性化、智能化和高度集成化。让机器具备一定的判断和决策能力是智能制造实践的基础
2、。这一过程中,企业需要将数据转换成信息,再将信息转换成知识,通过知识的积累最终形成可供执行的模型或规则,进而实现对生产过程与设备的实时诊断、预警与优化建议的流程、技术与工具。因此,在智能制造实践过程中,数据就是燃料,分析就是引擎。通过对大量过程数据的分析,使得企业能及时、准确地了解设备运行状态和生产过程状态,并及时的做出判断和决策。因此,在推进工厂智能化转型过程中,实现设备的互联只是第一步,更重要的是通过对设备的互联,将传感器等智能工具嵌入到关键的设备中,最终实现对这些设备运行状态的数据采集。通过实时的数据采集实现对设备状态的健康状态分析。在制造企业的车间,生产系统不断产生大量的实时数据,如运
3、动轴状态(电流、位置、速度、温度等)、主轴状态(功率、扭矩、速度、温度等)、机床运行状态数据(温度、振动、PLC、I/O、报警和故障信息)、机床操作状态数据(开机、关机、断电、急停等)、加工程序数据(程序名称、工件名称、刀具、加工时间、程序执行时间、程序行号等)、传感器数据(振动信号、声发射信号等),对这些状态信息的采集可以让企业对出现的任何异动进行分析和诊断。在设备层上,对单台设备运行状态数据的收集和分析所得到的结果,可以反馈回到设备的自动化控制闭环里,其方法包括通过对控制设定点和控制模式的动态调整。通过这种方式可以实现对设备运行进行有据可依的优化,也是将设备的运行从传统的自动化向智能化发展
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